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龙图腾网获悉浙江大学;杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院申请的专利基于模型合并和参数高效微调的大语言模型遗忘方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120725165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511234166.4，技术领域涉及：G16H10/60；该发明授权基于模型合并和参数高效微调的大语言模型遗忘方法是由高舜;姚宏伟;秦湛;任奎设计研发完成，并于2025-09-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于模型合并和参数高效微调的大语言模型遗忘方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模型合并和参数高效微调的大语言模型遗忘方法，大语言模型为经包含医疗数据的训练数据集训练的医疗大模型，其训练数据集划分为包含互补的目标遗忘集及保留集，该方法包括：关闭医疗大模型中包含目标遗忘患者个人身份信息的原始适配器模块，在相同位置注入相同架构的遗忘器模块并进行相同的初始化，并基于目标遗忘集，采用参数高效微调方法对遗忘器模块进行微调；通过线性合并或费舍尔信息矩阵合并的方式，将原始适配器模块的参数减去遗忘器模块的参数，实现遗忘合并，得到新适配器模块；将新适配器模块注入至原始适配器模块的位置，利用保留集对新适配器模块进行一轮微调训练，得到遗忘患者个人身份信息的医疗大模型。

本发明授权基于模型合并和参数高效微调的大语言模型遗忘方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模型合并和参数高效微调的大语言模型遗忘方法，其特征在于，所述大语言模型为经包含医疗数据的训练数据集训练的医疗大模型，所述训练数据集划分为包含目标遗忘患者个人身份信息的目标遗忘集及不包含所述目标遗忘患者个人身份信息的保留集，该方法包括： 步骤S1：关闭所述医疗大模型中包含所述目标遗忘患者个人身份信息的原始适配器模块，并在所述原始适配器模块的相同位置注入一个与所述原始适配器模块具有相同架构的遗忘器模块，令所述遗忘器模块进行与所述原始适配器模块相同的初始化，并基于所述目标遗忘集，采用参数高效微调方法对所述遗忘器模块进行微调； 步骤S2：通过线性合并或费舍尔信息矩阵合并的方式，将所述原始适配器模块的参数减去所述遗忘器模块的参数，实现遗忘合并，得到新适配器模块； 步骤S3：将所述新适配器模块注入至所述医疗大模型中所述原始适配器模块的位置，随机选取若干保留集上的样本，对新适配器模块进行一轮微调训练，得到遗忘患者个人身份信息的医疗大模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学;杭州高新区(滨江)区块链与数据安全研究院，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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